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一种Android恶意软件检测模型

更新时间：2019-12-31 13:12:19 大小：1M 上传用户：songhuahua 查看TA发布的资源 标签：android 恶意软件检测 下载积分：1分评价赚积分（如何评价?）打赏收藏评论(0) 举报

资料介绍

针对传统Android恶意软件检测方法检测精度较低等不足,提出一种基于双通道卷积神经网络的Android恶意软件检测模型。首先,提取应用程序的原始操作码序列并生成指令功能序列;然后,将两种序列分别作为卷积神经网络两个通道的输入迭代训练并调整各层神经元权重;最后,通过已训练的检测模型实现对Android恶意软件的检测。实验结果表明,该检测模型对恶意软件具有较好的检测分类精度和检测准确率。

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西安电子科技大学学报

年

月

２０１９

６

Ｊｕｎ．２０１９

Ｖｏｌ．４６Ｎｏ．６

ꢀ

第

卷

第

期

３

４６

ꢀ

ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＸＩＤＩＡＮＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ

ꢀ ꢀ ꢀ

：

ｄｏｉ１０ꢀ１９６６５／ꢀｉｓｓｎ１００１２４００ꢀ２０１９ꢀ０３ꢀ００８

－

ｊ

一种

恶意软件检测模型

Ａｎｄｒｏｉｄ

，

杨宏宇那玉琢

（，

中国民航大学计算机科学与技术学院天津

）

３００３００

：

摘要针对传统

，

恶意软件检测方法检测精度较低等不足提出一种基于双通道卷积神经网络的

Ａｎｄｒｏｉｄ

。，；，

恶意软件检测模型首先提取应用程序的原始操作码序列并生成指令功能序列然后将两种序

Ａｎｄｒｏｉｄ

；，

列分别作为卷积神经网络两个通道的输入迭代训练并调整各层神经元权重最后通过已训练的检测模型

。，

恶意软件的检测实验结果表明该检测模型对恶意软件具有较好的检测分类精度和检

实现对

Ａｎｄｒｏｉｄ

。

测准确率

：；；；；

关键词恶意软件分类检测操作码序列指令功能序列卷积神经网络

：

Ａ

：

文章编号

１００１２４００２０１９０３００４５０７

ꢀꢀ

（

）

中图分类号

文献标识码

ＴＰ３０９

ꢀꢀ

－

Ａｎｄｒｏｉｄｍａｌｗａｒｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌ

ꢀ ꢀ ꢀ

，

ＹＡＮＧＨｏｎｕＮＡＹｕｚｈｕｏ

ꢀ

ｇｙ

，

ＣｉｖｉｌＡｖｉａｔｉｏｎＵｎｉｖꢀｏｆＣｈｉｎａＴｉａｎｉｎ３００３００Ｃｈｉｎａ

ｊ ꢀ

（

）

ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏ

ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ

ｐ

ｇｙ

ꢀ

：

Ａｂｓｔｒａｃｔ

ꢀ

，

ａｎ

ＡｉｍｉｎａｔｔｈｅｌｏｗｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｏｆｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＡｎｄｒｏｉｄｍａｌｗａｒｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏ

ｇ ꢀ ｇｙ

ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ

ꢀ

ｙ

ꢀ

（

）

ＡｎｄｒｏｉｄｍａｌｗａｒｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｔｈｅＤｕａｌｃｈａｎｎｅｌＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋＤＣＮＮｉｓ

ꢀ ꢀ

ꢀ

－

ꢀ

，

ｒｏｏｓｅｄꢀＦｉｒｓｔｉｔｅｘｔｒａｃｔｓｔｈｅｓｏｆｔｗａｒｅｏｒｉｉｎａｌｏｃｏｄｅｓｅｕｅｎｃｅａｎｄｅｎｅｒａｔｅｓｔｈｅｃｏｍｍａｎｄｆｕｎｃｔｉｏｎ

ｐｐ

ꢀｐ ꢀ ｑ ꢀｇ

ꢀ

ｇ

ꢀ

，

ｓｅｕｅｎｃｅꢀＴｈｅｎｉｔｕｓｅｓｔｈｅｓｅｔｗｏｓｅｕｅｎｃｅｓａｓｔｈｅｉｎｕｔｔｏｔｈｅｔｗｏｃｈａｎｎｅｌｓｏｆｔｈｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌ

ꢀ ｑ ꢀ ꢀ ꢀ ｐ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ

ｑ

ꢀ

，

ｎｅｔｗｏｒｋｔｏｉｔｅｒａｔｉｖｅｌｔｒａｉｎａｎｄａｄｕｓｔｔｈｅｎｅｕｒｏｎｓｗｅｉｈｔｓｉｎｅａｃｈｌａｅｒꢀＦｉｎａｌｌｔｈｅｔｒａｉｎｅｄｄｅｔｅｃｔｉｏｎ

ꢀ ꢀ ꢀ ｊ ꢀ ꢀ ꢀ ｙ

ｙ

ꢀ

ｇ

ｙ

ꢀ

ｍｏｄｅｌｉｍｌｅｍｅｎｔｓｔｈｅＡｎｄｒｏｉｄｍａｌｗａｒｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎꢀＥｘｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｔｈａｔｏｕｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎ

ꢀ ｐ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ

ꢀ

ｐ

ꢀ

ｍｏｄｅｌｈａｓａｏｏｄｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃａｎｄｄｅｔｅｃｔｉｏｎｒｅｃｉｓｉｏｎｆｏｒｍａｌｗａｒｅꢀ

ꢀ ꢀꢀｇ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀｐ ꢀ ꢀ

ｙ

ꢀ

：

ＫｅＷｏｒｄｓ

ꢀ

；

ｍａｌｗａｒｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｃｏｄｅｓｅｕｅｎｃｅｃｏｍｍａｎｄｆｕｎｃｔｉｏｎｓｅｕｅｎｃｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ

ꢀ ｑ ꢀ ｑ

；

ꢀ

ｐ

ꢀ

ｙ

ꢀ

ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ

ꢀ

，，

系统极具统治力的市场份额以及其开放性的特点为恶意软件提供了良好的传播环境导致众

Ａｎｄｒｏｉｄ

［］

１

。

鉴于

，

多恶意软件被大量下载和使用严重威胁了用户以及市场的安全

恶意软件的盛行带来的

Ａｎｄｒｏｉｄ

，

安全问题对

。

恶意软件的检测已成为目前的研究热点

Ａｎｄｒｏｉｄ

，

随着机器学习算法的广泛应用许多国内外研究者将机器学习算法引入到

恶意软件检测方法

Ａｎｄｒｏｉｄ

［］

２

，，

通过训练机器学习分类器提高对恶意软件

，

中对

应用程序的静态或动态特征进行识别及提取

Ａｎｄｒｏｉｄ

。

的检测率文献

［］

提出基于支持向量机和主动学习技术的

３

。［］

恶意软件程序检测模型文献提出

４

Ａｎｄｒｏｉｄ

。

基于多级架构的新型分类器融合方法文献

［］

通过对

５

，

应用信息的挖掘和特征提取实现了恶意软

Ａｎｄｒｏｉｄ

。

ＭａｌＰａｔ

［］

通过获取应用程序的权限和

６

，

。

信息采用分类算法实现对恶意软件的检测

ＡＰＩ

件检测系统

文献

［］，

通过提取应用程序的多个特征提出基于

７

。

集成分类器的恶意软件检测方法为了提

文献

ＢａｉｎＳＶＭ

ｇｇｇ

－

，

高对恶意软件的分类效果文献

［］

。

［］

提出了基于改进随机森林分类算法的恶意软件检测方法文献对

９

８

：

２０１９０３０４

－

收稿日期

网络出版时间

２０１８０９１９

－－ ꢀꢀꢀꢀ

－

：

基金项目国家自然科学基金民航联合研究基金

（

）；

国家科技重大专项

（

）

Ｕ１８３３１０７

２０１２ＺＸ０３００２００２

：

作者简介杨宏宇

（

１９６９－

），

，，，

男教授博士

Ｅｍａｉｌｈｘｌｘｈｏｔｍａｉｌ．ｃｏｍ．

ｙｙ

：

－

＠

：

通信作者那玉琢

（

１９９４－

），

，，

男中国民航大学硕士研究生

Ｅｍａｉｌｈｘｌｘｈｏｔｍａｉｌ．ｃｏｍ．

ｙｙ

：

－

＠

：：／／

ｈｔｔ

ｐ

／

／／

ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔｋｃｍｓｄｅｔａｉｌ６１．１０７６．ＴＮ．２０１９０３０１．１７０９．００４．ｈｔｍｌ

网络出版地址

西安电子科技大学学报

第

ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ ꢀꢀꢀꢀ

卷

４６

ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ ꢀ

４６

，

指令进行简化抽象并将抽象后的指令进行

，。

编码利用机器学习算法创建分类检测模型文

Ｄａｌｖｉｋ

ＮＧｒａｍ

－

［］

使用深度置信网络

１０

（

，）

ＤｅｅＢｅｌｉｅｆＮｅｔｗｏｒｋＤＢＮ

ｐ

ꢀ

，

献

对训练集进行训练生成深度学习网络并对测试应用

。

进行检测

通过对上述研究成果的分析发现当采用权限

所获取的动态特征作为

，

、

特征敏感

Ｉｎｔｅｎｔ

调用等静态特征和运行模拟程序

ＡＰＩ

，

恶意软件检测模型的输入特征时通常需要筛选出携带更多隐含信息或出

Ａｎｄｒｏｉｄ

，，

现频率较高的特征以达到提高检测模型的检测效率和准确率的目标这就使得对特征的筛选或重构成为模

。

型检测效率提高的一个关键因素

，

为此笔者提出一种基于双通道卷积神经网络

（

，

）

的

ＤｕａｌｃｈａｎｎｅｌＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋＤＣＮＮ

－

ꢀ

。，

恶意软件检测模型通过迭代训练卷积神经网络调整其内部神经元权重从无明显特征的操作码

Ａｎｄｒｏｉｄ

。

和指令功能序列中提取出具有鉴别性的特征该模型对

应用原始

操作码序列以及对操作

Ａｎｄｒｏｉｄ

Ｄａｌｖｉｋ

，

码序列抽象得到的指令功能序列去冗余和向量化操作后作为卷积神经网络两个通道的输入对卷积神经网

，

络进行训练通过已训练的网络对

。

应用进行检测和分类

Ａｎｄｒｏｉｄ

检测模型

１

ꢀ

，

笔者提出的检测模型如图所示该模型由预处理阶段和训练检测阶段组成

１

。

图

检测模型

１

ꢀ

（）

预处理阶段

１

、，，

预处理阶段包括反编译处理特征提取和特征向量化等操作通过提取应用程序的操作码序列并根据

，。。

操作码的功能对操作码进行分类得到指令功能序列用上述两种序列构建应用程序的特征向量集合该

：

阶段处理步骤设计如下

，

步骤对恶意样本集和良性样本集进行反编译处理提取反编译结果中

１

文件夹构成恶意样本的

ｓｍａｌｉ

ꢀ

。

文件集和良性样本的

ｓｍａｌｉ

文件集

ｓｍａｌｉ

，

程序遍历读取

，

文件提取其中的操作码信息分别生成恶

ｓｍａｌｉ

步骤

编写

文件集中的

ｓｍａｌｉ

２

ꢀ

ｔｈｏｎ

ｐｙ

。

文件集

ｏｃｏｄｅ

ｐ

意样本的

文件集和良性样本的

ｏｃｏｄｅ

ｐ

，，，

文件提取操作码序列并对其进行抽象得到指令功能序列

。

步骤

遍历

３

ꢀ

ｏｃｏｄｅ

ｐ

，。

将应用程序特征集合中的两种序列分别进行向量化并将两者整合生成应用程序的特征集合

步骤

４

ꢀ

（）

训练检测阶段

２

，

训练检测阶段包括卷积神经网络训练和分类检测过程该阶段处理步骤设计如下

：

， “”，

首先将应用程序特征集合的一部分打上标签良性应用标记为恶意应用标记为

０

“”，

构成

１

步骤

１

ꢀ

：／／／

ｈｔｔｐｊｏｕｒｎａｌ．ｘｉｄｉａｎ．ｅｄｕ．ｃｎｘｄｘｂ

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